我们如何用数学来衡量健康行为理论?

社会认知理论(SCT)是心理学中最有影响力的理论之一,但它几乎完全是以叙事的形式表达的。

我经常想知道为什么健康行为理论没有像其他科学(如物理学、经济学)那样用数学来表达。社会认知理论(SCT)是最有影响力的理论之一,但它几乎完全是以叙事形式表达的。SCT的唯一概念性示意图是一个简化的线性模型,无法捕捉SCT结构之间复杂的动态关系。

我们试图通过以下方式解决这一问题:一篇发表在2016年12月的转化行为医学.

我经常想知道为什么健康行为的理论没有像其他科学那样用数学来表达

我的一些合著者之前已经为计划行为理论开发了一个动态计算模型,我们希望将这项工作扩展到SCT动态计算模型的开发。为此,我们回顾了Bandura和其他人的著作、其发展的先前理论,以及使用结构方程模型和其他统计建模方法来检验SCT的实证研究。

基于这一综述,我们构建了一个动态计算模型——更具体地说,SCT控制系统模型以流体类比的图形表示。在为模型生成初始参数后,我们运行模拟,并根据输出与理论预测的一致性迭代调整模型。利用这一过程,我们生成了六个描述SCT状态变量(即SCT结构)动力学及其预测变化率的微分方程。

例如,自我效能(SE)被描述为一份随时间在个体内部波动并影响目标行为的清单(蓄水池中的液体量)。模型中影响SE的流入和流出包括感知障碍;感知到的社会支持;观察他人成功参与该行为的行为;一系列身体、精神和情感的内在状态;自我管理技能;以及参与该行为的经验。

我们提出的动态计算模型既不完整也不精确,但它确实能对行为做出精确的数学预测

最后一个流入说明了SCT理论化的动态反馈回路。先前参与行为的成功增加了SE,从而增加了参与行为的程度。先前的失败会降低SE,从而降低参与行为的程度。

我们提出的动态计算模型既不完整也不精确,但它确实基于SCT结构的动态影响,在特定时间对行为进行了精确的数学预测。这提供了根据经验数据确认、完善或反驳该理论模型的能力。

动态计算模型对于开发基于经验数据支持的精确理论预测的实时适应性干预也至关重要。

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